2、TensorFlow-gpu安装 3、下载cuda工具并安装 4、根据cuda版本下载对应的cudnn 三、测试是否安装成功 四、遇到的问题 前言 本文记录了安装TensorFlow-gpu版本的全教程。 安装TensorFlow-gpu版本需要安装Python环境、TensorFlow-gpu、cuda工具、cudnn GPU加速库。 本文Python环境:3.7 编辑器:Pycharm TensorFlow-gpu:2.2....
要搭建TensorFlow的GPU版本,首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,因为在搭建TensorFlow的GPU版本时,首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。 其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少,因为在TensorFlow...
TensorFlow 1.x系列是较旧版本的TensorFlow,但它仍然被广泛使用。以下是TensorFlow 1.x系列与CUDA和cuDNN的对应关系: TensorFlow 1.15:CUDA 9.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.14:CUDA 9.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.13:CUDA 8.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.12:CUDA 8.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.11:CUDA 8.0,cuDNN 6.0 TensorF...
GPU版本的 TensorFlow 与CUDA和cuDNN的对应版本关系可以参考:https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations。 可以看到如果选择 CUDA10.0 那么对应的 cuDNN是7.4,TensorFlow则需要1.13-2.0版本。 下载CUDA 去NVIDIA 下载 CUDA,下载地址为:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。本次使...
一、TensorFlow对应版本对照表版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 tensorflow-2.6.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.5.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.4.0 3.6-3.8 GCC 7.3...
Build from source on Windows | TensorFlowtensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 注:conda install报错的文章末尾,不同的conda版本安装的cudatoolkit以及cudnn不同,可以使用conda search cudatoolkit或者cudnn来查看当前的conda能够安装什么版本的cudatookit,然后按照下面的对应版本安装即可。比如conda...
TensorFlow GPU版本与CUDA和cuDNN兼容版本对照表 了解TensorFlow在不同GPU上的CUDA和cuDNN版本对于确保最佳性能至关重要。以下是TensorFlow各个主要版本与CUDA和cuDNN版本的对应关系:CUDA Toolkit和最低兼容驱动版本: Linux x86_64: CUDA 11.4 Update 1 需要≥470.57.02，CUDA 11.4.0 GA需要&g...
tensorflow_gpu-1.1.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8 tensorflow_gpu-1.0.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8 ——— 原文链接:TensorFlow各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理_JYliangliang的博客-CSDN博客_cuda10.1对应cudnn版本...
Tensorflow-GPU训练MTCNN出现错误-Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 在使用TensorFlow-GPU训练MTCNN时,如果遇到“Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED”错误,通常是由于TensorFlow、CUDA和cuDNN版本不兼容或显存分配问题导致的,可以通过安装匹配的版本或在代码中设置...